forward関数とpredict関数について
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dlnetworkを学習・推論の段階で動作させる際，
学習の時は，forward関数を使用し，推論の時は，predict関数を使用すると理解しております．
それぞれの関数の動作としては，推論時にpredictを使用することで，dlnetwork内のbatchnormalization層で使用する平均と標準偏差が，
学習時に記録した平均と標準偏差となり，また，dropout層においても，推論時にpredict関数を使用することで，dropout層のノード初期化の動作を止めることが出来ると理解しています．
それぞれの関数の動作について，間違った理解をしている箇所がございましたら，ご指摘願いたいです．
よろしくお願い致します．
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